用于仿真的实验设计：从建模视角的精选综述
统计方法学
2025-08-06 v2
摘要
空间充填设计对于高效计算机实验至关重要，使其在诸多科学和工程应用中（如数字孪生系统和赛博物理系统）能够实现准确的替代模型和不确定性定量化。本文提供了关于关键设计方法的全面综述，包括最大最小/最小最大设计、拉丁超立方体和投影基设计。此外，我们将空间充填设计准则（如填充距离）与高斯过程性能相联系。进行数值研究以探讨各种设计类型的实际权衡，并讨论了高维和受限环境中的新出现挑战。论文以适应性采样和机器学习集成的未来方向结束，为改进计算实验提供了指导。
引用
@article{arxiv.2505.09596,
title = {Design of Experiments for Emulations: A Selective Review from a Modeling Perspective},
author = {Xinwei Deng and Lulu Kang and C. Devon Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.09596},
year = {2025}
}